現貨 Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333590

商品編碼：26807400398

《Python 3 爬蟲、數據清洗與可視化實戰》 深度解析數據世界的奧秘：從網頁抓取到洞察呈現 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、激發創新的核心要素。然而，原始數據往往雜亂無章，隱藏在海量的網頁之中，或是以各種難以直接使用的格式存在。要從中提煉價值，就需要一套係統性的方法和強大的工具。本書正是為此而生，它將帶領讀者踏上一段從零開始、循序漸進的數據探索之旅，讓你掌握從網絡世界捕獲信息、處理髒亂數據、直至將其轉化為直觀洞察的完整技能鏈。 第一篇：Python 3 爬蟲——解鎖網絡數據的寶藏 互聯網是一個巨大的信息寶庫，但這些信息並非唾手可得。網頁上的內容，無論是文字、圖片還是視頻，都隱藏在復雜的HTML結構之下。掌握網絡爬蟲技術，就如同獲得瞭開啓寶庫的鑰匙。本篇將從最基礎的概念講起，讓你深刻理解網絡爬蟲的工作原理。 爬蟲基礎入門： 你將學習HTTP協議的基本原理，理解請求（Request）和響應（Response）是如何在客戶端和服務器之間傳遞的。我們將介紹URL的構成、HTTP方法（GET, POST等）的用法，以及HTTP狀態碼的含義，為後續的爬取奠定堅實的基礎。 Python 爬蟲框架概覽： 盡管可以使用原生Python庫完成簡單的爬取，但強大的爬蟲框架能極大地提升開發效率和項目規模。我們將詳細介紹Requests庫，它是Python中最流行、最易用的HTTP請求庫，能夠輕鬆實現網頁的獲取，並講解如何處理各種響應，包括文本、JSON和二進製數據。 解析網頁結構： 網頁內容被包裹在HTML、XML等標記語言中。要提取所需信息，必須能夠準確地解析這些結構。本書將重點介紹Beautiful Soup庫，它是一個強大而靈活的HTML/XML解析器，能夠幫助你輕鬆地通過標簽名、CSS選擇器、XPath等方式定位和提取網頁上的任意元素。你將學會如何查找特定標簽、獲取屬性值、提取文本內容，甚至處理復雜的嵌套結構。 應對動態加載內容： 如今，許多網頁的內容是通過JavaScript動態加載的，僅僅使用Requests庫是無法獲取這些內容的。本篇將深入講解如何使用Selenium WebDriver來模擬瀏覽器行為。你將學習如何啓動瀏覽器、導航到目標網頁、執行JavaScript腳本，以及等待頁麵元素加載完成，從而抓取動態生成的數據。 構建你的第一個爬蟲項目： 理論結閤實踐，我們將引導你完成一係列實際的爬蟲項目，例如： 新聞網站信息抓取： 學習如何從新聞門戶網站提取標題、鏈接、發布時間和摘要。 電商商品數據采集： 掌握爬取商品名稱、價格、評論、銷量等關鍵信息的技術。 社交媒體信息挖掘： 探索如何獲取用戶發布的帖子、評論、點贊數等數據。 API數據爬取： 理解如何利用公開的API接口批量獲取結構化數據。 反爬蟲策略與應對： 現實中的網站往往設置瞭各種反爬蟲機製，如IP封鎖、User-Agent檢測、驗證碼等。本篇將深入剖析常見的反爬蟲技術，並提供相應的應對策略，例如： User-Agent僞裝： 模擬不同的瀏覽器標識，避免被服務器識彆為爬蟲。 IP代理池： 使用代理服務器輪換IP地址，繞過IP封鎖。 延時與隨機化： 在爬取過程中加入隨機延時，模擬人類瀏覽行為。 驗證碼處理： 介紹處理簡單驗證碼的方法，並探討更復雜的驗證碼解決方案。 爬蟲的健壯性與效率： 構建一個穩定高效的爬蟲至關重要。你將學習如何使用多綫程或多進程提高爬取速度，如何處理網絡異常和頁麵錯誤，以及如何進行日誌記錄和錯誤報告，確保爬蟲的長期穩定運行。 第二篇：Python 3 數據清洗——讓數據煥然一新 從網絡抓取來的數據往往充斥著錯誤、缺失、不一緻和冗餘，這些“髒數據”是進行有效分析的最大障礙。數據清洗是將原始數據轉化為可用、可靠的數據集的過程，是數據分析和機器學習的基石。本篇將聚焦於使用Python強大的數據處理庫Pandas，將淩亂的數據打理得井井有條。 Pandas數據處理基礎： Pandas是Python數據分析的事實標準。我們將從DataFrame和Series這兩個核心數據結構開始，深入理解它們的概念、創建方式以及基本操作，包括數據索引、切片、選擇和過濾。 處理缺失值： 現實數據中，缺失值是普遍存在的。本篇將教授多種處理缺失值的方法： 識彆與統計： 如何快速定位和計算缺失值的數量和比例。 刪除缺失值： 根據情況選擇刪除包含缺失值的行或列。 填充缺失值： 使用均值、中位數、眾數，或基於前/後值的填充，甚至更復雜的插值方法來填補空白。 處理異常值： 異常值可能會嚴重影響分析結果。你將學習如何識彆和處理它們： 統計學方法： 利用Z-score、IQR（四分位距）等方法檢測異常值。 可視化檢測： 通過箱綫圖、散點圖等直觀地發現異常數據。 處理策略： 決定是刪除、替換還是保留異常值，並根據業務場景進行判斷。 數據類型轉換與一緻性： 確保數據的類型正確且格式統一是清洗的關鍵。本篇將涵蓋： 類型推斷與手動轉換： Pandas的自動類型推斷，以及如何顯式地將字符串轉換為數字、日期等。 日期和時間處理： 統一日期格式，提取年、月、日、星期等信息。 文本清洗： 去除多餘的空格、標點符號，轉換為統一的大小寫，提取特定模式的字符串。 數據去重與閤並： 避免重復數據乾擾分析，並高效整閤不同來源的數據。 識彆和刪除重復項： 根據一個或多個列來查找和移除重復的記錄。 數據閤並（Merge）與連接（Join）： 學習如何像SQL一樣，根據指定的鍵將多個DataFrame組閤起來。 數據追加（Append）與拼接（Concatenate）： 將多個DataFrame垂直或水平地堆疊在一起。 數據轉換與特徵工程： 將原始數據轉化為更適閤分析的格式。 數據分組與聚閤： 使用groupby方法對數據進行分組，並計算統計量（如求和、平均值、計數）。 數據透視錶（Pivot Table）： 靈活地重塑數據，進行多維度的匯總分析。 創建新特徵： 基於現有數據衍生齣新的、有意義的特徵，例如計算年齡、收入比率等。 類彆特徵處理： 將非數值的類彆型數據（如“顔色”）轉換為數值形式，以便模型使用（如獨熱編碼、標簽編碼）。 實際數據清洗案例： 我們將通過實際數據集，例如用戶行為日誌、傳感器數據、調查問捲數據等，一步步演示如何運用Pandas進行完整的數據清洗流程，解決真實世界中遇到的各種數據問題。 第三篇：Python 3 數據可視化——讓數據說話 即使數據被清洗得再乾淨，如果沒有閤適的呈現方式，其價值也很難被發現。數據可視化是將抽象的數據轉化為直觀的圖形，幫助我們快速理解數據模式、趨勢、關聯和異常。本篇將聚焦於Matplotlib和Seaborn這兩個強大的Python可視化庫，將數據轉化為引人入勝的圖錶。 數據可視化的重要性與原則： 在開始實踐之前，我們將討論數據可視化的基本原則，如何選擇閤適的圖錶類型來傳達信息，以及避免常見的可視化誤區。 Matplotlib——基礎繪圖引擎： Matplotlib是Python中最基礎、最靈活的可視化庫。 基本圖錶繪製： 學習如何繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等基本圖錶。 圖錶元素定製： 精細控製圖錶的每一個細節，包括標題、軸標簽、刻度、圖例、顔色、綫條樣式、標記點等。 多圖繪製與布局： 如何在同一個圖形窗口中繪製多個子圖（subplots），並靈活地進行布局。 高級圖錶： 探索繪製堆積柱狀圖、分組柱狀圖、雷達圖、熱力圖等復雜圖錶。 Seaborn——美觀與統計的結閤： Seaborn是基於Matplotlib構建的，提供瞭更高級的接口和更美觀的默認樣式，尤其擅長繪製統計圖錶。 探索性數據分析（EDA）常用圖錶： Seaborn在EDA階段尤為強大，我們將學習如何使用： `histplot` 和 `kdeplot`：展示數據的分布情況。 `boxplot` 和 `violinplot`：比較不同類彆數據的分布。 `scatterplot` 和 `regplot`：觀察兩個變量之間的關係，並繪製迴歸綫。 `heatmap`：可視化矩陣數據，例如相關性矩陣。 `countplot`：展示分類變量的計數。 分類數據可視化： Seaborn在處理分類數據方麵錶現齣色，例如繪製條形圖、箱綫圖、小提琴圖等。 多變量關係可視化： 使用`pairplot`和`FacetGrid`等工具，一次性展示多個變量之間的關係。 美化與主題： Seaborn提供瞭多種預設風格和調色闆，可以快速提升圖錶的美觀度。 交互式可視化（簡介）： 簡要介紹Plotly、Bokeh等庫，它們能夠創建交互式圖錶，允許用戶縮放、平移、懸停顯示信息，提升用戶體驗。 實際可視化項目： 用戶行為分析報告： 使用各種圖錶展示用戶活躍度、留存率、購買行為等。 市場趨勢分析圖： 可視化股票價格、商品銷量、用戶評論情感等。 科學研究圖錶： 繪製實驗數據、模型結果等。 製作精美的報告級圖錶： 學習如何將圖錶嵌入報告或演示文稿中，使其專業且易於理解。 貫穿全書的實踐導嚮 本書最大的特點在於其極強的實踐導嚮。每一章都包含大量代碼示例，並輔以詳細的解釋，確保讀者能夠輕鬆上手。我們不隻講“是什麼”，更講“怎麼做”，讓你在動手實踐中掌握核心技能。 真實數據集： 使用來自真實世界的各種數據集，讓學習過程貼近實際工作場景。 循序漸進的項目： 從簡單的小工具到復雜的綜閤應用，項目難度逐步提升，讓你在解決問題的過程中不斷成長。 代碼重用與模塊化： 鼓勵讀者編寫可重用的代碼，並介紹模塊化開發的思想，為構建大型項目打下基礎。 本書適閤誰？ 渴望從海量數據中挖掘價值的初學者： 即使你沒有任何編程基礎，本書也會從最基本的概念講起，引導你一步步掌握數據處理的核心技能。 希望提升數據分析能力的Python開發者： 如果你已經掌握瞭Python基礎，但希望在數據獲取、清洗和可視化方麵更進一步，本書將為你提供強大的工具和實用的技巧。 對機器學習和數據科學感興趣的學生和研究人員： 數據清洗和可視化是進行機器學習和數據科學分析不可或缺的預備步驟。 任何需要處理和理解數據的從業者： 無論是市場營銷、金融分析、産品運營還是科學研究，掌握本書所介紹的技能，都能讓你在工作中如虎添翼。 結語 數據是這個時代的語言，而Python則是掌握這門語言的強大工具。掌握瞭本書的內容，你將具備從互聯網上捕獲信息、將其轉化為高質量數據、並通過直觀圖錶揭示其中奧秘的全麵能力。準備好開啓你的數據探索之旅瞭嗎？讓我們一起，用Python解鎖數據的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解風格非常到位，不會像有些技術書籍那樣枯燥乏味，而是用一種循序漸進、通俗易懂的方式來闡述復雜的概念。作者在解釋每一個技術點的時候，都力求清晰明瞭，並且會穿插一些生活中的例子，幫助我們更好地理解。我特彆欣賞它在講解Python爬蟲基礎知識時，沒有直接跳到高深的庫，而是從Python的基礎語法入手，然後慢慢過渡到requests、BeautifulSoup等常用庫，這樣對於初學者來說，學習門檻就大大降低瞭。而且，書中對於每個庫的函數和方法都有詳細的說明，並且配閤瞭大量的代碼示例，讓我們能夠邊學邊練。我之前嘗試過一些其他的爬蟲教程，經常會遇到代碼看不懂，或者不知道如何修改的問題，但是在這本書裏，我感覺作者非常細心地考慮到瞭讀者的睏惑，並且提前給齣瞭解決方案。此外，這本書的排版也非常人性化，代碼塊和文字說明都區分得很清楚，整體閱讀體驗非常流暢，讓人能夠沉浸在學習的過程中，很難被打斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐性真的太強瞭，感覺每一章都是一個小型項目。作者在編寫這本書的時候，一定是花瞭大量的心思去構思和設計案例的。我特彆喜歡書後麵關於“項目實戰”的部分，它不像前麵章節那樣零散地講解某個技術點，而是將前麵學到的所有知識整閤起來，完成一個相對完整的爬蟲項目。比如，它會教你如何爬取一個電商網站的商品信息，包括商品名稱、價格、評論等，然後進行數據清洗，最後用圖錶展示齣不同商品的銷量趨勢或者用戶評論的關鍵詞分布。這種端到端的項目實踐，讓我能夠真正理解爬蟲技術在實際應用中的整個流程，而不是停留在片段式的學習。而且，這本書並沒有迴避一些實際開發中會遇到的難題，比如如何處理登錄驗證、如何應對IP被封鎖等，這些都提供瞭非常有價值的參考。讀完這本書，我感覺自己的爬蟲技能有瞭質的提升，完全有能力去獨立完成一些數據采集和初步分析的任務瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都在尋找一本能夠真正帶我實操的Python爬蟲書籍，而不是僅僅停留在理論層麵。這本書的標題就抓住瞭我的眼球，《現貨 Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰》。看到“實戰”兩個字，我就知道這肯定不是一本隻講概念的書。打開之後，我發現裏麵包含瞭大量的實際案例，從簡單的靜態網頁抓取，到復雜的動態網頁處理，再到Ajax請求的解析，每一個環節都有詳盡的代碼演示和解釋。特彆是關於反爬機製的講解，真的是我一直以來比較頭疼的問題，這本書裏不僅講解瞭常見的反爬手段，還給齣瞭相應的應對策略，這一點讓我覺得非常有價值。更重要的是，這本書不僅僅停留在“爬”這個階段，它還深入到瞭“數據清洗”和“可視化”的部分，這對於我們做數據分析的人來說，簡直是太貼心瞭。很多時候，爬取下來的數據都是一團糟，需要花費大量精力去清洗，而後續的可視化又能夠幫助我們更好地理解和呈現數據，這本書把這些環節都整閤在一起，形成瞭一個完整的項目流程，這讓我覺得學到的知識可以直接應用到實際工作中，而不是學瞭半吊子。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，主要是想提升自己在數據分析和處理方麵的能力。在工作中，我經常需要從各種來源收集數據，但手工收集效率太低，而且容易齣錯。《現貨 Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰》這本書正好滿足瞭我的這一需求。書中關於數據清洗的部分，我學習到瞭很多實用的技巧，比如如何處理缺失值、異常值，如何進行數據格式的統一，以及如何使用pandas等庫進行高效的數據轉換。這部分內容的講解非常細緻，作者列舉瞭多種常見的數據清洗場景，並提供瞭對應的代碼解決方案，讓我茅塞頓開。而可視化部分，則讓我認識到數據以圖錶形式呈現的重要性。書中介紹瞭matplotlib、seaborn等主流的可視化庫，並提供瞭各種圖錶的繪製方法，比如摺綫圖、柱狀圖、散點圖，甚至還有更復雜的地理信息圖。通過學習，我能夠將爬取並清洗好的數據，以更加直觀、生動的方式展現齣來，這對於報告撰寫和成果展示非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有吸引力，一種簡潔而專業的風格，讓人一看就知道是講技術的。當拿到實體書的時候，手感也很好，紙張質量不錯，印刷清晰，排版布局也很閤理，閱讀起來很舒適，這一點對於需要長時間盯著屏幕閱讀技術書籍的讀者來說，真的非常重要。我之前也看過一些電子版的爬蟲書籍，總感覺缺少瞭一些實體書的沉浸感，這次購買的《現貨 Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰》算是讓我找迴瞭那種學習的樂趣。而且，我特彆喜歡它裏麵的代碼示例，都用高亮區分，看起來非常舒服，不像有些書那樣，代碼和文字混在一起，找起來很費勁。拿到手後，我迫不及待地翻閱瞭一下目錄，內容安排得挺有邏輯性的，從基礎的爬蟲原理，到具體的技術實現，再到後麵的數據處理和可視化，層層遞進，感覺能夠一步步引導讀者掌握整套流程。我個人對Python爬蟲一直很感興趣，但總感覺自己零散地看一些網上的教程，不成體係，這本書的齣現正好彌補瞭我的這個需求。